代尔夫特理工大学和瑞士技术大学的研究人员在chatGPT的
帮助下,经过深思熟虑并接受了挑战,开发了一款西红柿采摘机器人。
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在测试环境中,由tu delft和epfl的研究人员利用chatgpt设计的番茄采摘机器人进行移动。图片来源:adrien buttier / epfl
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ChatGPT 擅长处理诗歌、散文、书籍和潜在的机器人设计。但是,在设计过程中使用 ChatGPT 既有风险也有好处。
TUDelft 和瑞士技术大学 EPFL 的研究人员在 chatGPT 的帮助下开发了一种番茄收获机器人。在与 ChatGPT 讨论后,他们决定应对挑战并设计一个机器人。
研究人员采用了 ChatGPT 的设计决策,特别是在概念阶段重视其输入。研究人员强调,ChatGPT 扩展了设计师在各个领域的知识,例如识别具有经济价值的自动化作物。在实施过程中,ChatGPT 提供了一些有用的建议,例如“使用硅胶或橡胶作为抓手以防止番茄被压碎”和“使用 Dynamixel 电机以获得最佳机器人驱动”。合作成果是一个番茄收取机械臂,展示了人类与人工智能 (AI) 的协同作用。
研究人员认为协作设计过程是积极和丰富的。然而,工程师的角色转向了技术任务。在异常极端的情况下,人工智能可以完全控制机器人的设计过程,提供所有必要的输入,而人类则毫无疑问地跟随它的领导。在此设置中,大型语言模型 (LLM) 是负责所有技术方面的研究人员和工程师。同时,人类承担了管理者的角色,负责定义设计目标和监督流程。
现在的 LLM 无法实现这样的极端场景,其可取性值得怀疑。未经验证的 LLM 输出可能会产生误导,带来错误信息和机器人偏见的风险。与法学硕士合作会引发对剽窃、可追溯性和知识产权的担忧。该团队计划在他们正在进行的机器人研究中使用番茄收获机器人。他们还探讨了 LLM 在设计新机器人中的作用,主要关注 AI 在塑造身体方面的自主性。研究人员最后强调了一个悬而未决的问题,即使用 LLM 来协助机器人开发人员,同时保留应对 21 世纪机器人技术挑战所必需的创造力和创新。
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